Neural network fuzzy systems

La meilleure application sur les systèmes de réseau neuronal et flou, apprenez un sujet en une minute

L'application est un manuel gratuit de réseau neuronal, des systèmes flous qui couvrent des sujets, des notes, des matériaux, des actualités et des blogs importants sur le cours. Téléchargez l'application en tant que matériel de référence et livre numérique pour les sciences du cerveau et cognitive, l'IA, l'informatique, l'apprentissage automatique, les programmes d'ingénierie des connaissances et les cours de diplôme.

Cette application utile répertorie 149 sujets avec des notes détaillées, des diagrammes, des équations, des formules et du matériel de cours, les sujets sont répertoriés en 10 chapitres. L'application doit avoir pour tous les étudiants et professionnels des sciences d'ingénierie.

L'application fournit une révision rapide et une référence aux sujets importants comme une carte flash détaillée, il est facile et utile pour l'étudiant ou un professionnel pour couvrir rapidement le programme de cours avant un examen ou un entretien pour des emplois.

Suivez votre apprentissage, définissez des rappels, modifiez le matériel d'étude, ajoutez des sujets préférés, partagez les sujets sur les réseaux sociaux.

Vous pouvez également bloguer sur la technologie d'ingénierie, l'innovation, les startups d'ingénierie, les travaux de recherche universitaire, les mises à jour de l'institut, les liens informatifs sur les programmes de cours et d'éducation de votre smartphone ou tablette ou sur http://www.engineeringapps.net/.

Utilisez cette application d'ingénierie utile comme tutoriel, livre numérique, guide de référence pour le programme, matériel de cours, travail de projet, partage de votre point de vue sur le blog.

Certains des sujets abordés dans l'application sont:

1) Enregistrer l'allocation et l'attribution

2) l'algorithme de mouvement de code paresseux

3) Matrice Multiply: un exemple approfondi

4) RSA Sujet 1

5) Introduction aux réseaux de neurones

6) Histoire des réseaux de neurones

7) Architectures de réseau

8) Intelligence artificielle du réseau neuronal

9) Représentation des connaissances

10) Brain humain

11) modèle d'un neurone

12) réseau neuronal comme graphique dirigé

13) Le concept de temps dans les réseaux de neurones

14) Composantes des réseaux de neurones

15) Topologies de réseau

16) Le neurone de biais

17) Représentant les neurones

18) Ordre d'activation

19) Introduction au processus d'apprentissage

20) Paradigmes d'apprentissage

21) Modèles de formation et contribution à l'enseignement

22) Utilisation d'échantillons de formation

23) Courbe d'apprentissage et mesure d'erreur

24) Procédures d'optimisation du gradient

25) Les problèmes exemplaires permettent de tester les stratégies d'apprentissage auto-codées

26) Règle d'apprentissage hébbien

27) Algorithmes génétiques

28) Systèmes d'experts

29) Systèmes flous pour l'ingénierie des connaissances

30) Réseaux de neurones pour l'ingénierie des connaissances

31) Réseaux de Feed-Forward

32) le perceptron, la rétropropagation et ses variantes

33) une seule couche perceptron

34) séparabilité linéaire

35) un perceptron multicouche

36) rétropropagation résiliente

37) Configuration initiale d'un perceptron multicouche

38) Le problème du codage 8-3-8

39) Propagation du dos de l'erreur

40) Composants et structure d'un réseau RBF

41) Traitement de l'information d'un réseau RBF

42) combinaisons de systèmes d'équations et de stratégies de gradient

43) centres et largeurs de neurones RBF

44) Les réseaux RBF croissants ajustent automatiquement la densité des neurones

45) Comparaison des réseaux RBF et des perceptrons multicouches

46) Réseaux récurrents de type perceptron

47) Elman Networks

48) Formation des réseaux récurrents

49) Hopfield Networks

50) Matrice de poids

51) Association automatique et application traditionnelle

52) Hétéro-association et analogies au stockage de données neuronales

53) Réseaux de Hopfield continus

54) quantification

55) Vecteurs du livre de codes

56) Théorie de la résonance adaptative

57) cartes topologiques auto-organisantes de Kohonen

58) Cartes des fonctionnalités auto-organisées non supervisées

59) Algorithmes de quantification des vecteurs d'apprentissage pour l'apprentissage supervisé

60) Associations de modèles

61) Le réseau Hopfield

62) Limites à l'utilisation du réseau Hopfield

Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et une compréhension rapide.

Le réseau neuronal, Fuzzy Systems fait partie des sciences du cerveau et cognitive, de l'IA, de l'informatique, de l'apprentissage automatique, de l'électricité, de l'électronique, des cours d'enseignement de l'ingénierie des connaissances et des programmes de diplôme technologique dans diverses universités.

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